AI加持，計(jì)算機(jī)要擁有嗅覺了；GPU終于可用于Google Compute Engine | AI開發(fā)者頭條

本文作者： AI研習(xí)社

2017-02-22 13:03

導(dǎo)語：基于海量數(shù)據(jù)集的收集，訓(xùn)練和驗(yàn)證，在人工智能的加持下，計(jì)算機(jī)可以根據(jù)味道分子的結(jié)構(gòu)特征，模擬人類輸出對(duì)味道的描述。

AI加持，計(jì)算機(jī)要擁有嗅覺了

辨識(shí)顏色是件容易的事情：只要光的波長(zhǎng)為510納米，大多數(shù)人就會(huì)說它是綠色。然而，要想根據(jù)一個(gè)特定的分子特征辨識(shí)出對(duì)應(yīng)的味道，那是非常困難的。現(xiàn)在這個(gè)難題有新的解決方案了。

22個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)通過收集超過100萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，構(gòu)建關(guān)于這些氣味分子的海量數(shù)據(jù)庫。，然后進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，目前該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)公布了一套算法，能夠根據(jù)不同分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)來辨識(shí)不同氣味，讓計(jì)算機(jī)也擁有嗅覺。

雷鋒網(wǎng)詳情：http://www.zaocj.com/news/201702/MUFPidJt5taJuR0t.html

NVIDIA的Volta架構(gòu)GV100大核心曝光

盡管NVIDIA下一代全新顯卡Volta早已曝光，但NVIDIA在Volta架構(gòu)新特性上一直守口如瓶，但近日AIDA64就在官方 FaceBook 上宣布他們已經(jīng)在驅(qū)動(dòng)中發(fā)現(xiàn)了Volta顯卡的蹤跡，顯示其PCI設(shè)備ID是1D81 = Graphics Device [GV100]，這意味著GV100大核心已經(jīng)開始測(cè)試了。

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從命名上來看，GV100跟現(xiàn)在的GP100一樣很相似，意味著它也可能是Volta家族中的大核心產(chǎn)品，主打高性能計(jì)算市場(chǎng)——不過這些信息還有待官方最終確認(rèn)。而根據(jù)NVIDIA官方的路線圖，Volta顯卡將2018年與我們見面。

詳情：http://www.tuicool.com/articles/3AfIbaj?winzoom=1

LeCun 提出基于能量的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

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作為對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)界的網(wǎng)紅，LeCun在最新的論文中將GAN和自編碼器兩類無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法結(jié)合在一起，并從替代能源的角度重新審視GAN的框架，展示了這種形式的EBGAN在訓(xùn)練期間可以表現(xiàn)出比常規(guī)GAN更穩(wěn)定的行為。

詳情：http://www.kejitianxia.com/237901.html

論文英文詳情：https://arxiv.org/abs/1609.03126v3

GPU終于可用于Google Compute Engine和云計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)

今日（2月22日），谷歌開發(fā)者社區(qū)（GDG）正式公布GPU現(xiàn)在可用于Google Compute Engine和云計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)；

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目前為止，最多支持8個(gè)GPU（4 K80板）連接到Google Compute Engine自定義虛擬機(jī)，從而優(yōu)化應(yīng)用程序的性能，目前已支持流行的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow，Theano，Torch，MXNet和Caffe等。

詳情：http://chinagdg.org/2017/02/gpus-are-now-available-for-google-compute-engine-and-cloud-machine-learning/

深度學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合實(shí)戰(zhàn)案例

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本文是數(shù)據(jù)科學(xué)公司（Silicon Valley Data Science）的數(shù)據(jù)工程師 Matt Rubashkin 的一篇實(shí)戰(zhàn)派文章，將重點(diǎn)介紹將深度學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來解決加州火車到達(dá)時(shí)間預(yù)測(cè)實(shí)際問題的思路和過程。

詳情：http://www.tuicool.com/articles/YNz22qi

人工智能的新希望——強(qiáng)化學(xué)習(xí)全解

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Re-inforcement Learning）是一種基于與環(huán)境互動(dòng)的目標(biāo)導(dǎo)向的學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)被認(rèn)為是真正的人工智能的希望。我們認(rèn)為這是正確的說法，因?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)擁有巨大的潛力。

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)正在迅速發(fā)展。它已經(jīng)為不同的應(yīng)用構(gòu)建了相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。因此，熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)會(huì)對(duì)深入學(xué)習(xí)和使用機(jī)器學(xué)習(xí)非常有幫助。

雷鋒網(wǎng)詳情：http://www.zaocj.com/news/201702/iKF8vvBdmCfq2JZn.html

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